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Malt welcome

Bienvenue sur le profil Malt de François !

Malt vous permet d'accéder aux meilleurs consultants freelances pour vos projets. Contactez François pour échanger sur votre besoin ou recherchez d'autres profils sur Malt.

François Voron Expert Python - FastAPI 🐍FV

François Voron

Expert Python - FastAPI 🐍
10 missions
2 recommandations
  • Tarif indicatif
    700 €/ jour
  • Expérience8-15 ans
  • Taux de réponse100%
  • Temps de réponse2h
La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de François.
Localisation et déplacement
Localisation
Lyon, France
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Vérifications

Charte du freelance Malt signée

Consulter la charte
E-mail vérifié
Influence
371Followers
68Repos
6Gists
1760Réputation
22Bronze
12Argent
0Or
Langues
Consultez les langues maîtrisées par François
Catégories
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Agatha FrydrychAF

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

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Baptiste Duhen

Fullstack developer

Amed HamouAH

Amed Hamou

Senior Lead Developer

Audrey ChampionAC

Audrey Champion

Web developer

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Compétences
François en quelques mots
Je développe des logiciels de grande qualité avec les meilleures technologies pour vous aider à atteindre vos objectifs business dans des environnements ultra-compétitifs.

J'ai 8 ans d'expérience en tant que CTO et lead developer dans les meilleurs startups évoluant dans le marché du SaaS. Mon expertise a permis a ces entreprises de grandir avec de solides fondations techniques et de générer des dizaines de milliers d'euros de chiffre d'affaires.

Je me consacre également à la communauté open source, en publiant et maintenant plusieurs librairies, en particulier autour du framework FastAPI, reconnues et approuvées par des milliers de développeurs à travers le monde.

Cette expérience m'a permis d'être repéré par les éditions Packt, avec qui j'ai écrit et publié le livre "Building Data Science Applications with FastAPI" : la référence sur le framework Python FastAPI et comment l'utiliser pour déployer des API de machine learning robustes et scalables.
Expériences
  • Packt
    Auteur de "Building Data Science Applications with FastAPI"
    EDUCATION & E-LEARNING
    mars 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 2 mois)
    Livre de référence sur le framework Python FastAPI et comment l'utiliser pour déployer des modèles de machine learning.

    • Découvrir les concepts du framework FastAPI, y compris les aspects relatifs à la programmation asynchrone, le type hinting et l'injection de dépendances.
    • Développer des REST API efficaces pour la data science avec les dernières technologies Python.
    • Construire, tester et déployer des systèmes de machine learning puissants avec FastAPI.

    ➡️ Disponible en broché et e-book sur Amazon : https://www.amazon.fr/Building-Data-Science-Applications-FastAPI/dp/1801079218
    FastAPI Python Data science Scikit-learn
  • BeeMyDesk
    Co-founder & CTO
    EDUCATION & E-LEARNING
    janvier 2020 - Aujourd'hui (5 ans et 4 mois)
    Région de Saint-Étienne, France
    BeeMyDesk c'est une nouvelle façon de monter en compétences avec les meilleurs experts et de partager du retour d'expérience avec des pairs rencontrant les mêmes problématiques que vous.
    CTO Python FastAPI Next.js MongoDB Google cloud Terraform Typescript
  • Ma photo de classe confinée
    Co-fondateur
    EDUCATION & E-LEARNING
    mai 2020 - septembre 2020 (4 mois)
    Saint-Étienne, Auvergne-Rhône-Alpes, France
    Service en ligne qui a permis à des centaines d'écoles en France de réaliser une photo de classe à distance pendant le confinement de 2020.

    Les parents disposaient d'un espace sécurisé pour télécharger la photo de leur enfant. Notre algorithme générait ensuite une photo trombinoscope que les parents pouvaient payer en ligne et télécharger directement.

    Chiffres-clés :
    • 1 200 classes inscrites
    • 15 000 photos téléchargées
    • 30 000 € de CA généré
    CTO FastAPI Python Next.js ImageMagick Celery MongoDB
10 missions Malt

  • Qualité

  • Respect des délais

  • Communication

K

Karl-Polysaas

18.08.2022

François nous a fait de super de retours dans le cadre de la mission que nous lui avions confié ! Son analyse était très pertinente et elle nous permet aujourd'hui d'avoir une idée claire des éléments sur les quels nous devons bosser afin d'arriver à une application pérenne et de qualité. La communication est fluide, il ne perd pas de temps et est très efficace dans son analyse. Je le recommande vivement et je retravaillerai avec lui avec plaisir.

2 recommandations externes
JC
JB

Jade Chan et 1 autre personne recommandent François

Jade ChanJC
Jade Chan
Juniper Behavioral Health
25.04.2022
Francois has been working as an advisor to Juniper Behavioral Health for 5 months, and has been tremendously helpful to the development of our platform. During this time, he has a) aided in the onboarding and migration of our server from Django to FastAPI, b) reviewed the codebase and offered insights and suggestions for best practices, and c) answered specific questions as we continue to develop and iterate. Each of his responses has been extremely detailed and thorough, with code snippets, examples, recommendations, and hyperlinks to various resources. Despite our timezone differences (our team works Eastern Time while Francois follows Central European Time), his responses are timely and within 1 business day. Francois is clearly a subject matter expert in FastAPI and Python, and has been an incredible value-add to our team.
Jérémie BennegentJB
Jérémie Bennegent
Novin
22.04.2022
J'ai eu l'occasion de travailler avec François comme freelance à plusieurs reprises.
Chaque mission s'est déroulée avec succès : qualité du code et des fonctionnalités livrées, respect des délais, documentation fournie.
François sait prendre du recul et avoir une vision d'ensemble de nos problématiques pour nous guider et nous aider à faire les meilleurs choix techniques.
Je le recommande pour de futures missions.
Formations
  • Software Product Management Coursera Specialization
    University of Alberta
    2018
    Connaissance et application des méthodes agiles dans le processus de développement d'un logiciel, mis en pratique lors d'une simulation: • Compréhension des besoins du client et formalisation des spécifications à travers de user stories et d'acceptance tests • Planification du développement, à l'échelle du projet et à l'échelle d'un sprint • Prévision des risques et identification d'anti-patterns courants • Gestion d'une équipe de développeurs en mode agile: sprint planning, daily standup, sprint retrospective • Monitoring continu du projet via la mise en place de métriques (velocity, defect density) et d'outils de suivi (release burndown chart, iteration burndown chart)
  • Master Machine Learning and Data Mining
    Université de Saint-Étienne / Université d'Alicante (Espagne)
    2015
    • Apprentissage automatique : étude d’algorithmes d’apprentissage supervisé (réseaux de neurones, SVM, k-NN) et non-supervisé (k-means, expectation-maximisation, DBSCAN), mis en pratique lors d’un projet de reconnaissance d’écriture manuscrite. • Fouille de données : étude d’algorithmes d’association (Apriori, FP-Growth), langage de programmation R, mis en pratique lors d’un projet d’analyse de données d’un réseau de vélos en libre service. • Information retrieval : étude avancée des concepts d’un moteur de recherche (inverted index, term frequency-inverse document frequency, vector space model) et techniques de traitement du langage naturel (stop words, n-grams, stemming). • Data Warehouses : intérêt et construction d’une data warehouse, étude du star schema, intégration de data avec Pentaho.